Quantifying Risk to Flight Attendants from Secondhand Smoke Exposure in Airline Cabins Using Pharmacokinetic Modeling: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several studies of the health problems incurred by flight attendants flying during the smoking years concluded that they suffered elevated rates of chronic bronchitis, heart disease, skin cancer, breast cancer, melanoma, reproductive cancers, middle ear infections, hearing loss, asthma, pneumonia, chronic obstructive pulmonary disease, various pulmonary function abnormalities, plus depression and anxiety. Aims: Systematic review of secondhand smoke risks to flight attendants, exemplified using a specific case involving a deceased flight attendant who suffered from a multiplicity of tobacco-smoke-related diseases, including asthma, breast cancer, carotid artery stenosis, cataracts, cervical cancer, chronic obstructive pulmonary disease, coronary artery disease, laryngeal cancer, pneumonia and chronic myeloid leukemia. The decedent died in 2014 at age 68, losing an estimated 18.5 years of life expectancy. Methods: Pharmacokinetic modeling was used for the first time to estimate the risk from secondhand smoke for flight attendants on typical passenger aircraft flown by the decedent during an 18 year period ending in 1988. Results: Based on in-flight cotinine dosimetry measured in an Air Canada study, typical flight attendants would have inhaled a dose-equivalent of fine particle air pollution exceeding the “Air Pollution Emergency” levels of the U.S. Environmental Protection Agency’s Air Quality Index. The secondhand smoke cotinine dose for typical flight attendants in aircraft cabins is estimated to have been 6-fold that of the average US worker and 14-fold that of the average person. Thus, ventilation systems massively failed to control secondhand smoke air pollution in aircraft cabins, and led to extreme exposures. The decedent’s estimated lifetime cancer risk from secondhand smoke was 18 times U.S. OSHA’s Significant Risk of Material Impairment of Health level of 1 per 1000 per working lifetime. Conclusions: In-flight exposure to toxic and carcinogenic tobacco smoke in smoky passenger cabins was the major risk factor leading to the decedent’s multiple smoking-related diseases, and her premature death. This has implications for the extant and future health of the cohort of surviving flight attendants exposed to secondhand smoke on aircraft during the 20th Century Era.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».